AI on Amazon Web Services (AWS) Treningskurs
AI på Amazon Web Services (AWS) refererer til pakken med kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)-tjenester som tilbys av AWS for å hjelpe bedrifter og utviklere med å lage intelligente applikasjoner og løsninger. AWS tilbyr et omfattende sett med verktøy og tjenester som imøtekommer ulike stadier av AI/ML-livssyklusen, fra dataforberedelse og modellbygging til distribusjon og overvåking.
Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot IT-fagfolk på middels nivå som ønsker å lære å utnytte AWS-verktøy og tjenester for å bygge, trene og distribuere AI-modeller effektivt.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå AI/ML-tjenestene som tilbys av AWS.
- Kunne sette opp og administrere AI/ML-miljøer på AWS.
- Få praktisk erfaring med å bygge, trene og distribuere AI-modeller ved å bruke Amazon SageMaker.
- Lær å bruke ulike AWS AI-tjenester for spesifikke brukstilfeller.
Kursets format
- Interaktivt foredrag og diskusjon.
- Mye øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for kurstilpasning
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til AWS og dets AI/ML-tjenester
Sette opp AWS-miljø
- Opprette og administrere en AWS-konto
- Introduksjon til AWS Management-konsoll
- Sette opp AWS CLI og SDK-er
Oversikt over AWS AI/ML-tjenester
- Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMI og AWS AI Services
- Virkelige applikasjoner av AI/ML på AWS
- Kasusstudier og bransjeeksempler
Amazon SageMaker
- Introduksjon til Amazon SageMaker
- SageMaker Studio og bærbare forekomster
- Nøkkelfunksjoner og funksjoner
- Importere og behandle data i SageMaker
- Funksjonsteknikk og datarensing
Modelltrening og tuning
- Opprette og konfigurere opplæringsjobber
- Bruker innebygde algoritmer og tilpassede skript
- Innstilling av hyperparameter
- Opplæringsjobber for feilsøking og profilering
Modellimplementering og Management
- Oppretting og konfigurasjon av endepunkt
- Modellovervåking og styring
- Avanserte distribusjonsteknikker
- Multi-modell endepunkter
- A/B-testing og blå/grønne distribusjoner
AWS AI-tjenester for spesifikke Use Caseer
- Amazon-gjenkjenning
- Bilde- og videoanalyse
- Tekst-til-tale og tale-til-tekst-tjenester
- Integrering av Polly og Transkribering i applikasjoner
Avanserte AI-tjenester på AWS
- Oversikt over Amazon Comprehend og Lex
- Naturlig språkbehandling og chatbot-tjenester
- Bygge og distribuere chatbots med Lex
- Amazon oversetter og prognoser
- Språkoversettelse og tidsserieprognoser
- Praktiske applikasjoner og brukstilfeller
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av AI/ML-konsepter
- Kjennskap til grunnleggende AWS
- Programming kunnskap i Python
Publikum
- Dataforskere
- Maskinlæringsingeniører
- AI-entusiaster
- IT-fagfolk
Open Training Courses require 5+ participants.
AI on Amazon Web Services (AWS) Treningskurs - Booking
AI on Amazon Web Services (AWS) Treningskurs - Enquiry
AI on Amazon Web Services (AWS) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Testimonials (2)
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Kurs - AWS Lambda for Developers
IOT applications
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Kurs - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Advanced Amazon Web Services (AWS) CloudFormation
7 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot skyingeniører og utviklere som ønsker å bruke CloudFormation til å administrere infrastrukturressurser i AWS-økosystemet.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Implementer CloudFormation maler for å automatisere infrastrukturadministrasjon.
- Integrer eksisterende AWS-ressurser i CloudFormation.
- Bruk StackSets til å administrere stabler på tvers av flere kontoer og regioner.
Amazon DynamoDB for Developers
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å integrere en DynamoDB NoSQL-database i en nettapplikasjon som er vert på AWS.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å integrere data i DynamoDB.
- Integrer DynamoDB i webapplikasjoner og mobilapplikasjoner.
- Flytt data i AWS med AWS-tjenester.
- Implementere operasjoner med AWS DAX.
AWS IoT Core
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på stedet eller ekstern) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere og administrere IoT-enheter på AWS.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bygge en IoT-plattform som inkluderer distribusjon og administrasjon av en backend, gateway og enheter på toppen av AWS.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 timerDenne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å installere, konfigurere og administrere AWS IoT Greengrass-funksjoner for å lage applikasjoner for ulike enheter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bruke AWS IoT Greengrass til å bygge, distribuere, administrere, sikre og overvåke applikasjoner på intelligente enheter.
AWS Lambda for Developers
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på stedet eller ekstern) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke AWS Lambda til å bygge og distribuere tjenester og applikasjoner til skyen, uten å måtte bekymre deg for å klargjøre utførelsesmiljøet (servere, VM-er og containere, tilgjengelighet, skalerbarhet, lagring osv.).
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Konfigurer AWS Lambda for å utføre en funksjon.
- Forstå FaaS (Functions as a Service) og fordelene med serverløs utvikling.
- Bygg, last opp og utfør AWS Lambda funksjoner.
- Integrer Lambda-funksjoner med forskjellige hendelseskilder.
- Pakke, distribuere, overvåke og feilsøke Lambda-baserte applikasjoner.
Building Private AI Workflows with Ollama
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å implementere sikre og effektive AI-drevne arbeidsflyter ved hjelp av Ollama.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Distribuer og konfigurer Ollama for privat AI-behandling.
- Integrer AI-modeller i sikre bedriftsarbeidsflyter.
- Optimaliser AI-ytelsen samtidig som personvernet opprettholdes.
- Automatiser forretningsprosesser med AI-funksjoner på stedet.
- Sikre overholdelse av retningslinjer for bedriftssikkerhet og styring.
AWS CloudFormation
7 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å bruke AWS CloudFormation til å automatisere prosessen med å administrere AWS-skyinfrastruktur.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Aktiver AWS-tjenester for å komme i gang med å administrere infrastruktur.
- Forstå og anvende prinsippet om "infrastruktur som kode".
- Forbedre kvaliteten og senk kostnadene ved utplassering av infrastruktur.
- Skriv AWS CloudFormation maler med YAML.
Mastering DevOps with AWS Cloud9
21 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utdype sin forståelse av DevOps praksis og strømlinjeforme utviklingsprosesser ved å bruke AWS Cloud9.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Konfigurer og konfigurer AWS Cloud9 for DevOps arbeidsflyter.
- Implementer kontinuerlig integrasjon og kontinuerlig levering (CI/CD) rørledninger.
- Automatiser testing, overvåking og distribusjonsprosesser ved hjelp av AWS Cloud9.
- Integrer AWS-tjenester som Lambda, EC2 og S3 i DevOps arbeidsflyter.
- Bruk kildekontrollsystemer som GitHub eller GitLab i AWS Cloud9.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å distribuere, optimalisere og integrere LLM-er ved hjelp av Ollama.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sett opp og distribuer LLM-er ved hjelp av Ollama.
- Optimaliser AI-modeller for ytelse og effektivitet.
- Utnytt GPU akselerasjon for forbedrede inferenshastigheter.
- Integrer Ollama i arbeidsflyter og applikasjoner.
- Overvåk og vedlikehold AI-modellytelsen over tid.
Developing Serverless Applications on AWS Cloud9
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å lære hvordan man effektivt bygger, distribuerer og vedlikeholder serverløse applikasjoner på AWS Cloud9 og AWS Lambda.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om serverløs arkitektur.
- Konfigurer AWS Cloud9 for serverløs applikasjonsutvikling.
- Utvikle, test og distribuer serverløse applikasjoner ved hjelp av AWS Lambda.
- Integrer AWS Lambda med andre AWS-tjenester som API Gateway og S3.
- Optimaliser serverløse applikasjoner for ytelse og kostnadseffektivitet.
Fiji: Image Processing for Biotechnology and Toxicology
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot forskere på nybegynnernivå til mellomnivå og laboratoriefagfolk som ønsker å behandle og analysere bilder relatert til histologisk vev, blodceller, alger og andre biologiske prøver.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Naviger i Fiji-grensesnittet og bruk ImageJs kjernefunksjoner.
- Forbehandle og forbedre vitenskapelige bilder for bedre analyse.
- Analyser bilder kvantitativt, inkludert celletelling og arealmåling.
- Automatiser repeterende oppgaver ved hjelp av makroer og plugins.
- Tilpass arbeidsflyter for spesifikke bildeanalysebehov i biologisk forskning.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å finjustere og tilpasse AI-modeller på Ollama for forbedret ytelse og domenespesifikke applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sett opp et effektivt miljø for finjustering av AI-modeller på Ollama.
- Forbered datasett for overvåket finjustering og forsterkende læring.
- Optimaliser AI-modeller for ytelse, nøyaktighet og effektivitet.
- Distribuer tilpassede modeller i produksjonsmiljøer.
- Evaluere modellforbedringer og sikre robusthet.
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
4 timerSommerlig:
- Grunnleggende om IoT-arkitektur og funksjoner
- "Ting", "Sensorer", Internett og kartleggingen mellom forretningsfunksjoner til IoT
- Viktig for alle IoT-programvarekomponenter - maskinvare, fastvare, mellomvare, sky og mobilapp
- IoT-funksjoner- Fleet manager, datavisualisering, SaaS-basert FM og DV, varsling/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
- Grunnleggende om IoT-enhetskommunikasjon med sky med MQTT.
- Koble IoT-enheter til AWS med MQTT (AWS IoT Core).
- Koble AWS IoT kjerne med AWS Lambda funksjon for beregning og datalagring.
- Koble til Raspberry PI med AWS IoT kjerne og enkel datakommunikasjon.
- Varsler og hendelser
- Sensorkalibrering
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
8 timerSammendrag:
- Grunnleggende om IoT-arkitektur og funksjoner
- "Ting", "Sensorer", Internett og kartleggingen mellom forretningsfunksjoner til IoT
- Viktig for alle IoT-programvarekomponenter - maskinvare, fastvare, mellomvare, sky og mobilapp
- IoT-funksjoner- Fleet manager, datavisualisering, SaaS-basert FM og DV, varsling/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
- Grunnleggende om IoT-enhetskommunikasjon med sky med MQTT.
- Koble IoT-enheter til AWS med MQTT (AWS IoT Core).
- Koble til AWS IoT kjerne med AWS Lambda funksjon for beregning og datalagring ved hjelp av DynamoDB.
- Koble Raspberry PI med AWS IoT kjerne og enkel datakommunikasjon.
- Hands on med Raspberry PI og AWS IoT Core for å bygge en smart enhet.
- Sensordatavisualisering og kommunikasjon med webgrensesnitt.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å installere, konfigurere og bruke Ollama for å kjøre AI-modeller på sine lokale maskiner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende ved Ollama og dets muligheter.
- Sett opp Ollama for å kjøre lokale AI-modeller.
- Distribuer og samhandle med LLM-er ved hjelp av Ollama.
- Optimaliser ytelse og ressursbruk for AI-arbeidsbelastninger.
- Utforsk brukstilfeller for lokal AI-distribusjon i ulike bransjer.